x = np.linspace(-3,3,101)#均匀分布 y =stats.norm.pdf(x) #正态分布 z=2 plt.plot(z*y/y,y,'--k')什么意思

这段代码是用来画出标准正态分布曲线在y=2处的切线的。具体来说，代码中首先生成了一个从-3到3的等差数列x，然后用scipy.stats库中的norm.pdf函数生成了对应x的正态分布密度函数值y。接着定义了常数z=2，然后用plt.plot函数画出了y关于y=2的切线。其中，z*y/y的意思是将y缩放为2时的密度函数值，即y在y=2处的取值，而y则是x对应的密度函数值。'--k'参数表示画出黑色的虚线。

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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import norm# 生成随机数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# 拟合正态分布曲线mu, std = norm.fit(data)x = np.linspace(-5, 5, 100)p = norm.pdf(x, mu, std)plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)# 显示图像plt.show()讲一下各变量

这是Python中导入NumPy、Matplotlib和SciPy库的代码。这些库都是用于科学计算和数据可视化的常用工具。其中NumPy提供了高效的数组和矩阵运算功能，Matplotlib用于绘制各种类型的图表，而SciPy则提供了许多科学计算的函数和工具。在导入这些库后，我们可以使用它们提供的函数和类来进行各种计算和数据处理操作。

plt.fill_between(np.linspace(-4,4,100),stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100)),alpha=.15)什么意思

这行代码使用了Matplotlib库中的fill_between函数，用于将两个曲线之间的区域填充颜色。具体来说，它将一条从-4到4的水平线（即np.linspace(-4,4,100)）和一个标准正态分布曲线（即stats.norm.pdf(np.linspace(-4,4,100))）之间的区域填充上了透明度为0.15的颜色。可以通过调整函数的参数来修改填充的颜色、透明度等属性。